MLOps
Pratiche per gestire il ciclo di vita dei modelli ML: training, deploy, monitoring.
MLOps (Machine Learning Operations) è l'insieme di pratiche e strumenti per gestire l'intero ciclo di vita dei modelli di machine learning: sviluppo, training, testing, deployment, monitoring e aggiornamento. È il DevOps applicato al machine learning.
Per le PMI, l'MLOps è importante anche se non si sviluppano modelli internamente: i modelli AI utilizzati (chatbot, lead-scoring" class="term-link">lead scoring, RAG) necessitano di monitoraggio continuo, aggiornamento periodico e gestione delle versioni. Un modello deployato e dimenticato degrada nel tempo.
Kynetixx implementa pratiche MLOps per tutti i sistemi dei clienti: monitoraggio delle performance AI tramite LangFuse, aggiornamento periodico degli indici RAG, versionamento dei prompt e delle configurazioni, e pipeline automatizzate per il re-training quando necessario. Il sistema non solo funziona al day one — migliora nel tempo.